Použitie Generatívnej AI pre podporu analytikov v oblasti kybernetickej bezpečnosti
Umelá inteligencia mení kybernetickú bezpečnosť a jedným z najperspektívnejších vývojov je využitie generatívnych AI modelov na podporu bezpečnostných analytikov. V mojom najnovšom výskume s názvom Using Generative AI Models to Support Cybersecurity Analysts sme skúmali, ako je možné veľké jazykové modely (LLMs) integrovať do procesov kybernetickej bezpečnosti na zlepšenie detekcie hrozieb, hodnotenia zraniteľností a analýzy logov.
Prečo generatívna AI pre kybernetickú bezpečnosť?
Bezpečnostní analytici čelia obrovskému množstvu dát – od logov udalostí a bezpečnostných nastavení až po správy o zraniteľnostiach a analýzy malvéru. Hoci tradičné nástroje pomáhajú tieto údaje zhromažďovať a spracovávať, analytici stále trávia hodiny manuálnou identifikáciou hrozieb a hodnotením rizík.
Generatívna AI to môže zmeniť tým, že:
- Automatizuje analýzu bezpečnostných logov na rýchlejšie odhalenie anomálií
- Efektívnejšie identifikuje zraniteľnosti v aplikáciách
- Zlepšuje penetračné testovanie analýzou potenciálnych exploitov
- Poskytuje kontextové informácie na základe zavedených bezpečnostných rámcov, ako sú OWASP Mobile Top 10 a MITRE ATT&CK
Náš výskum: Dve kľúčové prípadové štúdie
Naša štúdia sa zamerala na dve reálne aplikácie, kde môžu LLMs pomôcť odborníkom na kybernetickú bezpečnosť:
1. Detekcia zraniteľností v Android aplikáciách
Vyvinuli sme systém, ktorý kombinuje LLMs s bezpečnostnými nástrojmi, ako sú MobSF (Mobile Security Framework) a Semgrep, na analýzu zraniteľností v Android aplikáciách. Namiesto spoliehania sa iba na statickú analýzu sme využili AI riadenú kontextovú analýzu na:
- Skenovanie zdrojového kódu aplikácie
- Identifikáciu bezpečnostných chýb pomocou preddefinovaných pravidiel zraniteľností
- Klasifikáciu problémov na základe rámca OWASP Mobile Top 10
2. Analýza bezpečnostných logov na detekciu incidentov
Testovali sme, ako môžu LLMs pomôcť pri analýze bezpečnostných logov zo sietí pomocou nástrojov ako Suricata (IDS/IPS) a Sysmon (monitorovací nástroj pre Windows). Náš prístup sa zameriaval na koreláciu bezpečnostných upozornení so skutočnými hrozbami, filtrovanie falošných pozitív a mapovanie incidentov na rámec MITRE ATT&CK.
Obmedzenia a výzvy
Hoci náš výskum ukázal veľký potenciál, využitie LLMs v kybernetickej bezpečnosti nie je bez rizík:
- Falošné pozitíva: AI modely môžu nesprávne interpretovať logy alebo kód, čo vedie k zbytočným upozorneniam.
- Náklady: Spracovanie veľkých datasetov pomocou LLMs môže byť finančne náročné.
- Bezpečnostné riziká: Používanie AI na analýzu bezpečnosti vyvoláva otázky týkajúce sa ochrany údajov a útokov zameraných na LLMs.
Budúcnosť AI v kybernetickej bezpečnosti
Napriek týmto výzvam sa kybernetická bezpečnosť podporovaná AI rýchlo vyvíja. Budúce pokroky v oblasti špecificky trénovaných LLMs, vlastných bezpečnostných AI modelov a adaptívneho učenia v reálnom čase by mohli revolučne zmeniť spôsob, akým detegujeme, analyzujeme a reagujeme na hrozby.
Ak vás zaujímajú všetky podrobnosti nášho výskumu, môžete si prečítať celý článok tu: Prečítať článok
Keďže AI sa stáva kľúčovým nástrojom pre odborníkov na kybernetickú bezpečnosť, rovnováha medzi automatizáciou a ľudskou expertízou bude rozhodujúca pre zabezpečenie efektívnosti a presnosti pri obrane proti kybernetickým hrozbám.
🔐 Zostaňte v bezpečí, buďte informovaní a prijmite AI v kybernetickej bezpečnosti!